Артём Тарасов — выпускник факультета инновационных технологий (ФИТ) Томского государственного университета. На хакатоне форума «Юновус-2026» его команда заняла первое место в треке «Летай в ТГУ», а еще он защитил диплом в формате стартапа, создав прототип автономного ровера для уборки улиц. Артём рассказал о выборе университета, сложностях аппаратной разработки и о том, как навыки из компьютерных игр помогают в управлении реальными проектами.
От игр до инноватики
– Артём, как ты выбирал университет и почему в итоге остановился на направлении «Инноватика» в ТГУ?
– В детстве мне всегда было интересно, как устроены какие-либо механизмы, физические явления, законы. Я очень любил играть в LEGO, заниматься математикой — мне кажется, это легло в основу моих инженерных способностей. Также я любил играть в стратегические и управленческие компьютерные игры по типу Civilization, Factorio, Satisfactory. Это стало основой моих управленческих навыков. И направление «Инноватика» на ФИТ дало мне возможность совместить оба интереса и стать специалистом в области управления техническими проектами.
В университет я поступал в 2022 году. Подавал документы в Омск, Новосибирск и Томск. В Омске мне не понравился День открытых дверей, а Новосибирск как город мне не очень нравится. Когда приехал в Томск — он понравился больше, он уютней. Но решающим фактором стало то, что в ТГУ я проходил по баллам на более перспективное направление.
– Ты упомянул игры Factorio и Satisfactory — они про строительство огромных заводов и оптимизацию. Как навыки из них помогают в реальных проектах на ФИТ?
– Если рассматривать игры про строительство заводов, они учат тому, что надо с самого начала думать о следующем своем шаге. А может быть, даже на 10 шагов вперед, как в шахматах. Если ты на начальном этапе поставишь станки неоптимизированно и сделаешь слишком запутанные линии, потом это приведет к огромным последствиям, таким, что легче начать всё заново.
Еще эти игры учат подходить к любому делу с расчётами. Например, чтобы сделать железные пластины, нужны слитки, а для них — железная руда. Когда нам нужна деталь, мы должны просчитать, какое оптимальное количество руды нужно подать на каждый завод в цепочке, чтобы стабильно получать единицу продукции и производство не простаивало.
Так же и в жизни: любая техническая система требует расчетов. Нельзя просто пойти и купить любую камеру для робота. Мы должны знать, какое у нее будет разрешение, количество кадров, выдержит ли работу с ней вычислитель, к которому мы ее подключим. И здесь же экономический аспект: зачем покупать дорогую камеру, если дешевая выполняет те же функции? Получается такое междисциплинарное управление.
Роботы на практике
– На хакатоне «Юновус» ваша команда заняла первое место. В чем заключалась ваша задача с дроном?
– Перед нами стояла задача посадить дрон на движущуюся платформу. На ней нанесена специальная метка. К платформе подлетает дрон и с помощью камеры и технического зрения пытается задетектировать эту метку. После детекции он осуществляет алгоритм посадки. То есть это не просто спуск вниз, а дрон пытается повторить траекторию движущейся платформы, чтобы успешно сесть на нее.
– Что самое сложное в создании таких IT-проектов?
– Как мне кажется, самое сложное – совместить программную и аппаратную части. В симуляционной среде либо в компиляторе код может работать хорошо и стабильно. Но на практике мы нередко сталкиваемся с проблемами.
Например, на соревнованиях мы использовали специальный Wi-Fi-модуль для квадрокоптера Геоскан. Когда тестировали его не на дроне, код работал, камера показывала стабильный FPS. Но так как мы были не одни и кто еще пользовался сетью, канал Wi-Fi начал засоряться, появилось слишком много подключений, скорость соединения упала. Из-за этого наша камера вместо 30 кадров показывала только 5–10, и нам пришлось оптимизировать код. И таких нюансов очень много: по логике в симуляции всё работает правильно, но когда начинаешь тестировать в реальных условиях — что-то идет не так.
– Расскажи подробнее про свой стартап автономного ровера для уборки. Он как-то связан с дипломом? На какой он стадии?
– Да, я как раз писал диплом как стартап — «Разработка автономного сервиса для уборки территорий». Мы с командой создаём систему, которая будет очищать территорию от снега, листвы и посыпать дорожки песком. Мы уже разработали два прототипа, провели эксперимент с первым. Экономически обосновали внедрение системы, заручились поддержкой от кемеровского проекта «Город талантов». Сейчас проект находится на стадии готовности технологии УГТ-4. Также мы прошли формальную экспертизу по гранту «Студенческий стартап» и ждём результатов.
Кстати, на примере этого ровера отлично сработало правило из игр про «думать на 10 шагов вперед». Нам нужно было локализовать робота с помощью данных одометрии. У нас были простые моторы, и мы зачем-то решили усложнить систему: купить и добавить к ним датчики-энкодеры сами. У нас не получилось ровно совместить оси, система работала не так, как нужно. Как в итоге оказалось, на практике было гораздо проще и дешевле изначально купить моторы со встроенными энкодерами. Анализируем реализованный проект, и хочется всё заново переделать, уже без ошибок. Но это нормально, игры как раз и учат тому, что ошибки и недочеты будут всегда — все мы люди.
«Учил, чертил, перерисовывал, опять чертил и учил»
– Что тебе больше всего нравится в учебе в ТГУ, а что дается тяжело?
– Больше всего мне нравится решать сложные задачи, в которых есть неочевидные решения, искать подходы к ним. А больше всего не нравится составление отчетности!
Совсем трудных предметов во время учебы не было. Обучение на «Инноватике» состоит как из экономических, так и из гуманитарных и технических наук. Постоянное переключение между различными областями помогает сохранять трезвость ума и меньше уставать от учебы.
Наверное, самым жёстким предметом была инженерная графика. Там нужно было соблюдать всё максимально точно и строго: конкретный шрифт, наклон букв, и всё это делать от руки. Сейчас реалии таковы, что от руки мало что делается, поэтому адаптироваться было сложно. Зато этот предмет развил у меня проекционное мышление, которое было недостаточно развито. Как я с этим справился? Учил, чертил, перерисовывал, опять чертил и учил.
– Во время обучения ты где-нибудь работал? Получалось совмещать?
– Да, я работал в Международной лаборатории систем технического зрения. Совмещать получалось. Но мой совет студентам: если ваша работа не связана с учебной, научной деятельностью или будущим направлением — лучше повременить, если есть такая возможность. В приоритет надо ставить учебу.
– Какие профессиональные планы после выпуска и что посоветуешь абитуриентам, которые сейчас поступают на ФИТ?
– Я планирую поступить в магистратуру и найти работу менеджером проектов.
Абитуриентам хочу посоветовать изначально определиться с тем, чего они хотят: беспилотники, управление проектами или управление качеством. И по своему направлению хочу сказать, чтобы ребята учили все предметы, потому что в программе нет лишних. Мне на втором и третьем курсе тоже казалось, что какой-то предмет бесполезен, что он мне не нужен. А в конце четвертого курса я пожалел, что где-то что-то недоучил или не интересовался.
Текст: Татьяна Макарова, ФЖ ТГУ